NVIDIA、RTX Spark搭載機向けAIソフト群を拡充

米NVIDIA（GPUおよびAI向けフルスタック基盤を提供する世界最大手半導体メーカー）は、2026年10月16日（金）の「NVIDIA RTX Spark（最大128GBのユニファイドメモリと1PFLOPSのAI演算性能を備えた次世代PC向けスーパーチップ）」搭載ノートPC発売を前に、ローカルAIエージェント、クリエイティブツール、開発者向け環境を網羅するソフトウェアエコシステムの最新アップデートを一挙発表しました。ゲーミングPC、制作スタジオ、個人向けAIスーパーコンピュータの機能を1枚のチップに統合した同機向けに、数千に及ぶ対応アプリやモデルの最適化が整いました。

ローカルAIエージェントと新モデル「Nemotron 3.5 Bolt 74B」

RTX Sparkの初回起動時には、エージェントアプリを選択して導入できるセットアップ画面が用意されます。

• Nemotron 3.5 Bolt 74B: 10月15日にリリースされる、RTX Spark専用の新型大規模言語モデル。総パラメータ数74B、アクティブパラメータ数9Bの混合エキスパート（MoE）構造を採用。高度な量子化対応学習による2-bit量子化で24GBメモリに収容され、高推論速度と高度な知性を両立します。llama.cpp、vLLM、Ollama、Unsloth、LM Studioに対応し、重みや学習データもオープンソース公開されます。
• ​セキュリティとルーティング​: NVIDIA OpenShellおよびMicrosoft Execution Containers（MXC）により、OS水準の安全なサンドボックス環境を提供。GitHub Copilot、Hermes、OpenClaw、Perplexity、Pi、WorkBuddyなどのエージェントアプリが対応します。また、オープンソースのモデルルーター「NVIDIA Switchyard」により、日常の試行は無料のローカルモデル、高度な推論はクラウドモデルへ自動振り分けが可能になります。
• NVIDIA PAIR正式版​: ローカルネットワーク上の複数PCのAI演算能力を統合・自動配分するツール「NVIDIA PAIR」がベータを終了し正式版へ移行。llama.cpp対応やHugging Faceからの直接ダウンロードが追加されました。

クリエイティブおよび開発者エコシステムの強化

制作分野では、Adobeとの協業によりPhotoshopのGPU合成アーキテクチャ刷新やPremiereの再生・レンダリング最適化が進められ、最大2倍の高速化が実現します。また、「NVIDIA Broadcast 2.3」では動画超解像やフレーム生成、オフライン一括処理に加え、AIエージェントから操作可能なModel Context Protocol（MCP）サーバー機能が導入されました。ComfyUIでもRTX Video Frame GenerationおよびHDRノードが利用可能になっています。

開発者向けには、Windows on Arm環境への本格対応が発表されました。初のPyTorch-CUDA公式ビルド、Python 3.15のデフォルトネイティブ対応、2,000パッケージ以上を揃えたネイティブCondaインストーラーが提供され、上位1万5,000のPythonホイールの97%が準備完了となっています。さらに、コマンドラインを使わずにローカルモデルを管理できるGUIアプリ「Llama Windows」も公開されました。

RTX Spark向けエコシステム強化のまとめ

分野	主な機能・モデル	提供時期・特徴
​エージェントAI	Nemotron 3.5 Bolt 74B	10月15日公開（2-bit量子化・24GBメモリ収容）
​セキュリティ​	OpenShell & MXC	エージェントのOS水準サンドボックス隔離
​クリエイティブ​	Adobe最適化・Broadcast 2.3	Photoshop/Premiere最大2倍高速化、MCP対応
​開発環境​	Windows on Arm対応	PyTorch-CUDA初対応、Llama Windowsアプリ公開
​ゲーミング​	DLSS 5 & Nemotron 3.5 Bolt E4B	2倍高速AIモデル、ACEゲーム内NPCエージェント

分析と今後の展望

今回の発表は、クラウド中心だった生成AI利用を個人のローカルPC環境へ大きく引き戻すマイルストーンといえます。128GBのユニファイドメモリを持つRTX Sparkハードウェアに対し、74B規模のLLMを24GBで走らせる軽量化技術や、Windows on Arm向けPyTorchの整備を発売初週に揃えたことで、開発者やクリエイターがネットワーク接続やAPI費用を気にせず常時AIエージェントを走らせる新たなワークフローが定着していくとみられます。

引用元：NVIDIA Blog